KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LẦN THỨ 12

HCMUT – 26-28/10/2011

TÍCH HỢP GIS VÀ AHP MỜ TRONG ĐÁNH GIÁ THÍCH NGHI ĐẤT
ĐAI
LÊ CẢNH ĐỊNH(*), TRẦN TRỌNG ĐỨC(**)
(*)

(**)

Phân viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp,
Trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh

1. MỞ ĐẦU
Đánh giá thích nghi đất đai (LE) có vai trò vô cùng quan trọng, nó cung cấp thông tin hỗ trợ cho
bố trí sử dụng đất. LE thường đánh giá tổng hợp cả điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi
trường (gọi là đánh giá đất đai bền vững). Do vậy, đánh giá đất đai bền vững là bài toán đánh
giá, phân tích quyết định đa tiêu chuẩn (MCDA).
MCDA (đôi khi gọi là ra quyết định đa tiêu chuẩn -MCDM) là kỹ thuật phân tích tổ hợp các tiêu
chuẩn, cung cấp cho người ra quyết định mức độ quan trọng (trọng số) các tiêu chuẩn
(Zopounidis và Pardalos, 2010). Trong đó, hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp
phân tích thứ bậc (AHP) của Saaty (1980) để xác định trọng số các tiêu chuẩn (Lu et al., 2007).
Trong lĩnh vực đánh giá thích nghi đất đai, đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng AHP để tính trọng
số các yếu tố đất đai (Lê Cảnh Định, 2005; Thapa và Murayama, 2008; Chen, Yu và Khan,
2010). Trong đó, người đánh giá sử dụng các số chính xác aij = 1/aji ∈ [1/9,1] ∪ [1,9] để so
sánh mức độ quan trọng của từng cặp yếu tố (i, j). Tuy nhiên, do sự mơ hồ và không chắc chắn
của người đánh giá, nên kết quả đánh giá chưa đủ và chưa chính xác để ra quyết định (Chen et
al., 2011).
Để khắc phục hạn chế của AHP gốc trong môi trường rõ (original crisp AHP), nghiên cứu này
đề xuất một giải pháp kết hợp hai kỹ thuật AHP và logic mờ (gọi là AHP mờ, viết tắt: FAHP)

(l, m, u)
(1/u, 1/m, 1/l)
Chỉ bằng nhau (just equal)
(1, 1, 1)
(1, 1, 1)
Quan trọng bằng nhau
1
(1, 1, 2)
(1/2, 1, 1)
(equal importance)
Quan trọng yếu
3
(2, 3, 4)
(1/4, 1/3, 1/2)
(weak importance)
Quan trọng mạnh
5
(4, 5, 6)
(1/6, 1/5, 1/4)
(essential or strong importance)
Quan trọng rất mạnh
7
(6, 7, 8)
(1/8, 1/7, 1/6)
(very strong importance)
Vô cùng quan trọng
9
(8, 9, 9)
(1/9, 1/9, 1/8)
(extremely preferred)


Trong đó:
m

∑M
j =1
m

j
gi

m

∑∑ M
j =1 j =1

m

m

m

j =1

j =1

j =1

= (∑ l j , ∑ m j , ∑ u j ) ;
j

⎜ 1
⎢∑∑ M gi ⎥ = ⎜ n ,
⎣ j =1 j =1
⎦
⎜ ∑ ui
⎝ i =1

⎞
⎟
1
1 ⎟
, n
n
⎟
m
∑
i ∑ li ⎟
i =1
i =1
⎠

(4)

Bước 2: So sánh cặp số mờ M2 (l2,m2,u2) ≥ M1 (l1,m1,u1) được xác định như sau:

V ( M 2 ≥ M 1 ) = sup[min( μ M 1 ( x), μ M 2 ( y ))]

(5)

y≥ x

đất đai tự nhiên

Xác định trọng số các yếu tố
theo mô hình FAHP

Đánh giá
bền vững.

Không

Xác định các yếu
tố bền vững

Bản đồ
thích nghi
tự nhiên.

Kết thúc

Có
Đánh gia ảnh hưởng các
LUS về mặt xã hội (Xi)

trọng số (Wi) của các thành
phần: Kinh tế, xã hội, môi
trường đối với tính bền vững.

Đánh gia hiệu quả kinh
tế của các LUS (Xi)


Tính trọng số của các yếu tố theo phương pháp FAHP
(Chang, 1992; 1996), trình bày ở mục 2.1. Kết quả được
vector trọng số các yếu tố [w].

CRk ≤ 10%

No

Yes

Mờ hoá ma trận so sánh
~

cặp: [a ij ]
Tính trọng số các yếu tố
theo FAHP(Chang, 1992,
1996): [w]
Hình 2: FAHP trong xác định
trọng số các yếu tố

Bước 2: Đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên, những
LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) được chọn để đánh
giá thích nghi kinh tế và tính bền vững, tính bền vững
được xem xét với các yếu tố kinh tế, xã hội, môi trường.
Bước 3: Xây dựng các lớp thông tin chuyên đề, chồng
xếp các lớp thông tin, tính được chỉ số thích hợp (Si) ứng
với từng vùng, phân loại Si để xác định vùng thích nghi
bền vững. Công thức tính Si như sau:
n



Bảng 2: Ma trận so sánh rõ

Bảng 3: Ma trận so sánh mờ

KT XH TNTN&MT

KT
Mờ hoá

XH

TNTN&MT

KT

1

2

2

XH

1/2

1

1/2



1

Từ ma trận so sánh mờ (bảng 3), tính trọng số của các yếu tố theo Chang(1992, 1996), các bước
thực hiện như sau (xem mục 2.1):
−

Bước 1: Tổng hợp mức độ ảnh hưởng mờ của các yếu tố:
SKT = (3/1; 5/1; 7/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,2000; 0,4762; 1,0000)
SXH = (5/3; 2/3; 3/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,1111; 0,1905; 0,4286)
STNTN&MT = (7/3; 7/2; 5/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,1556; 0,3333; 0,7143)

−

Bước 2: So sánh các cặp số mờ:
V(SKT ≥ SXH) = 1,00; V(SKT ≥ STNTN&MT) = 1,00
V(SXH ≥ SKT) = 0,44; V(SXH ≥ STNTN&MT) = 0,66
V(STNTN&MT ≥ SKT) = 0,78; V(STNTN&MT ≥ SXH) = 1,00

−

Bước 3: Giá trị nhỏ nhất của mỗi cặp số mờ:
d’(KT) = MinV(SKT ≥ Si) = 1,00; Si = SXH , STNTN&MT
d’(XH)= MinV(SXH ≥ Si) = 0,44; Si = SKT, STNTN&MT
d’(TNTN&MT)= MinV(STNTN&MT ≥ Si) = 0,78; Si = SKT, SXH
[W’] = [d’(KT); d’(XH); d’(TNTN&MT)]T = [1,00; 0,44; 0,78]T

−

Bước 4: Chuẩn hoá [W’] được vector trọng số rõ (crisp) cần tìm:


2/1

3/1

GM

1/2

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

2/1

B/C

1/3

1/2

1

VHTQSX
1

CSach

HTKT

1/1 2/1 3/1 1/4 1/3 1/2
1

1

1

1/3 1/2 1/1

1/1

1/1 2/1 1/1 2/1 3/1

1/2

1/1 1/1 1/2 1/1 1/1

2/1

3/1 4/1 1/1 2/1 3/1


1

1

KNVon

1

1

1/1 1/1 2/1

1/1 1/1

1

1

1

Từ bảng 5, tính được vector trọng số:
[wLDong; wVHTQSX; wCSach; wHTKT; wKNVon]T = [0,248; 0,091; 0,382; 0,150; 0,130]T
+ Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm Tài nguyên thiên nhiên và Môi trường gồm 2 yếu tố: Tài nguyên
thiên nhiên (TNTN), Môi trường (MT). Điều tra các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý tài
nguyên thiên nhiên và môi trường, hầu hết các chuyên gia đều đánh giá trọng số của wTNTN =
wMT = 1/2 = 0,5.
(c). Đối với các yếu tố cấp 3:
+Yếu tố cấp 3 thuộc nhóm Tài nguyên thiên nhiên (TNTN) gồm 9 yếu tố cấp 3: Lượng mưa (Ra),
thời gian mưa (Ti), chất lượng đất (So), độ dốc (Sl), tầng dày (De), độ sâu kết von (La), độ cao
(To), điều kiện tưới (Ir), ngập lũ (Fl). Theo các chuyên gia thuộc Viện Quy hoạch và Thiết kế

1/3

4/3

DDSH

1/3

1/2

1/1

1/1

1/1

1/1

1/4

1/3

1/2

ChePhu

3/4

3/1


2. Lãi thuần
3. Giá trị sản xuất/Chi phí sản xuất
1. Giải quyết việc làm

GO
GM
B/C
LDong

W11
W12
W13
W21

Trọng
số toàn
cục
0,439
0,197
0,329
0,148
0,233
0,104
0,248
0,049
6


W2
0,200

CSach W23 0,382
HTKT W24 0,150

0,018
0,076
0,030

KNVon W25 0,130

0,026

Ra
Ti
So
Sl
De
La
To
Ir
Fl

W311 0,111
W312 0,111
W313 0,111
W314 0,111
W315 0,111
W316 0,111
W317 0,111
W318 0,111
W319 0,111

nguyên thiên nhiên (bảng 7) để xây dựng bản đồ tài nguyên đất đai (LMU), làm cơ sở cho đánh
giá thích nghi về tự nhiên. Những LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) được lựa chọn để đánh
giá thích nghi kinh tế và tính bền vững.
Bước 3 (Đánh giá thích nghi kinh tế và tính bền vững): Tham khảo ý kiến chuyên gia và kết
hợp với thực tiễn để thiết lập bảng giá trị (Xi) của các tiêu chuẩn ảnh hưởng đến tính bền vững
(bảng 8).
Bảng 8: Giá trị các tiêu chuẩn phân cấp
Chỉ tiêu
Giá trị
Nhóm yếu tố Yếu tố
(Xi)
1. Kinh tế
1.1. Tổng giá trị
+ Rất cao (VH)
9
sản phẩm
+ Cao (H)
7
+ Trung bình (M)
5
+ Thấp (L)
1
1.2. Lãi thuần
+ Rất cao (VH)
9
+ Cao (H)
7
+ Trung bình (M)
5
+ Thấp (L)

+ Giải quyết việc làm tốt (H)
7
+ Giải quyết việc làm trung bình (M)
5
2.2. Văn hóa địa phương + Phù hợp với tập quán địa phương
9
(tập quán, văn hóa,…) + Ít phù hợp với tập quán địa phương
7
+ Không phù hợp với tập quán địa phương
3
2.3. Phù hợp chính sách + Khuyến khích mở rộng sản xuất
9
+ Ổn định diện tích sản xuất
7
2.4. Hỗ trợ kỹ thuật
+ Yêu cầu kỹ thuật cao
7
(phát huy kỹ năng)
+ Ít yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật
9
2.5. Khả năng vốn
+ Chi phí trung bình (M)
9
của đối tượng sản xuất + Chi phí cao (VH, H)
7
Khả năng thích nghi
+ S1: Thích nghi cao
9
đất đai tự nhiên
+ S2: Thích nghi trung bình

Chồng xếp bản đồ thích nghi đất đai bền
vững và bản đồ định hướng sử dụng đất
đến năm 2020, kết quả được bản đồ đề
xuất sử dụng đất nông nghiệp bền vững
(hình 4). Diện tích phân định cho sản xuất
nông nghiệp khoảng 277.000 ha.
+ Đánh giá hiện trạng thích nghi đất đai:
Ứng dụng GIS chồng xếp bản đồ đề xuất
(hình 4) với bản đồ hiện trạng sử dụng đất
năm 2010, kết quả tính toán cho thấy, hiện
nay có khoảng 36.177 ha (604ha màu,
2.240ha rau-hoa, 29.733ha cà phê, khoảng
3.600ha lúa 2 vụ) đang sản xuất trên vùng
đất có độ dốc cao hoặc nằm trong lâm
Hình 4: Bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững,
phần nên không phù hợp cho sản xuất
tỉnh Lâm Đồng
nông nghiệp, tương lai đề nghị chuyển
sang đất lâm nghiệp. Loại hình lúa 1 vụ
cần chuyển sang các loại đất khác (do hiệu quả kinh tế thấp nên không bền vững). Ngoài ra, hiện
trạng sản xuất các loại hình rau hoa, cà phê, chè, điều có tính bền vững cao.
Bản đồ định hướng không gian phát triển sản xuất từng loại cây trồng được xây dựng trên cơ sở
định hướng phát triển sản xuất nông nghiệp đến năm 2020 của tỉnh Lâm Đồng:
- Rau-hoa hàng hoá chỉ bố trí tập trung ở các huyện Đức Trọng, Đơn Dương, Lạc Dương và
thành phố Đà Lạt.
- Loại hình sử dụng đất lúa 2 vụ giữ nguyên như hiện trạng.
- Loại hình lúa 1 vụ chuyển sang rau-hoa, những vùng có nước từ các công trình thuỷ lợi thì
tăng vụ (2 vụ lúa), còn lại chuyển sang trồng màu.
- Cây điều bố trí ở các huyện Đạ Huoai, Đạ Tẻh, Cát Tiên, Đam Rông.
- Cây chè bố trí tập trung ở các huyện Bảo Lâm, Di Linh và Bảo Lộc. Riêng địa bàn thành phố

LUT2

S1

LUT3

LUT4

S2

LUT5

S3

LUT6

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

FAO76

FAHP


600
500
400
300
200
100
0
FAO76

1.000ha

- Đánh giá thích nghi đất đai bền vững là nội dung không thể thiếu trong quy hoạch sử dụng đất
bền vững, nó hỗ trợ nhà quy hoạch loại bỏ những LUS không bền vững (mặc dù rất thích nghi
về tự nhiên như lúa 1 vụ -LUT2) hoặc lựa chọn những LUS bền vững (mặc dù thích nghi kinh
tế trung bình nhưng đáp ứng được yêu cầu xã hội và bảo vệ môi trường như cây điều - LUT7).

LUT7

N

Hình 3: So sánh kết quả 3 phương pháp FAO76, AHP, FAHP.

Do vậy, trong điều kiện khan hiếm tài nguyên đất đai như hiện nay, việc đánh giá thích nghi đất
đai để tìm kiếm mở rộng diện tích đất cho phát triển cây trồng thì ứng dụng phương pháp FAHP
là hợp lý.
4. KẾT LUẬN
Mô hình tích hợp GIS và FAHP là công cụ thật sự hữu ích trong đánh giá thích nghi đất đai bền
vững. Trong đó, GIS đóng vai trò phân tích không gian, FAHP tính trọng số các yếu tố đất đai.
Ưu điểm của mô hình là tính trọng số trong môi trường mờ (dùng FAHP) nên giảm được sai số
và chắt lọc được thông tin trong quá trình đánh giá. Kết quả của mô hình hỗ trợ người ra quyết

with Recent Developments, Springer, USA
J. Lu, G. Zhang, D. Ruan, F. Wu (2007), Multi-Objective Group Decision Making:
Method, software, and application with fuzzy techniques, World scientific Publishing,
Singapore.
S. Onut, T. Efendigil, S.S. Kara (2010), A combined fuzzy MCDM approach for selecting
shopping center site: An example from Istanbul, Turkey, Expert system with application
37 (2010), 1973-1980, Science Direct, Elsevier.
B. Srdjevic, Y.D.P. Medeiros (2008), Fuzzy AHP Assessment of Water Management
Plans, Water Resources Management (2008) 22:877–894, Springer Science.
C. Zopounidis, P. M. Pardalos (2010), Handbook of MultiCriteria Analysis, Applied
optimization, Springer, USA.
SUMMARY

THE INTEGRATION OF GIS AND FUZZY AHP FOR LAND SUITABILITY ANALYSIS
Evaluating sustainable land management (ESLM) related to various fields
(natural, economic, social, environmental). This is a multi-criteria decision
making problem. In this study, building a model of the integration of GIS and
fuzzy AHP (FAHP) in ESLM. The process as follows: The first, determine the
sustainable indicators as approach FAO (1993b, 2007), using techniques FAHP
(Chang, 1992, 1996) to calculate the weights of all indicators; Next, establish the
thematic layers in GIS systems to each factor; Finally, unite thematic layers of
information, calculate the appropriate index (Si) according to the weighted
average method for each region, classify Si to determine the appropriate area.
11


Integrated model is applied in the case of Lam Dong province, results consistent
with reality than previous studies.
Keywords: Fuzzy AHP, GIS, Land suitability analysis, Evaluating sustainable land management.